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Descripción general

LemonData admite tres formatos de API nativos con una sola clave API. Elige el formato que mejor se adapte a tu caso de uso: no se necesitan cambios de configuración.

Formato OpenAI

/v1/chat/completions Formato estándar, la mayor compatibilidad

Formato Anthropic

/v1/messages Razonamiento extendido, funciones nativas de Claude

Formato Gemini

/v1beta/models/:model:generateContent Integración con el ecosistema de Google

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¿Por qué multi-formato?

BenefitDescription
No SDK switchingUsa cualquier modelo con tu SDK preferido
Native featuresAccede a capacidades específicas del formato
Easy migrationCambia desde las APIs oficiales con solo modificar la URL base
Single billingUna cuenta, una clave API, todos los formatos

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Comparación de formatos

FeatureOpenAIAnthropicGemini
Endpoint/v1/chat/completions/v1/messages/v1beta/models/:model:generateContent
Auth HeaderAuthorization: Bearerx-api-keyAuthorization: Bearer
System PromptEn el arreglo de messagesCampo separado systemEn systemInstruction
Extended Thinking❌✅❌
Streaming✅ SSE✅ SSE✅ SSE
Tool Calling✅✅✅
Vision✅✅✅

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Formato OpenAI

El formato más compatible y el punto de partida predeterminado para la mayoría de las nuevas integraciones. Funciona con el conjunto más amplio de modelos de LemonData. 
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-your-lemondata-key",
    base_url="https://api.lemondata.cc/v1"
)

# Works with ANY model
response = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-4-6",  # Claude via OpenAI format
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
)
Ideal para:
  • Uso general
  • Integraciones existentes con OpenAI SDK
  • Máxima compatibilidad

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Formato Anthropic

API Messages nativa de Anthropic. Requerido para funciones específicas de Claude, como el razonamiento extendido. 
from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(
    api_key="sk-your-lemondata-key",
    base_url="https://api.lemondata.cc"  # No /v1 suffix!
)

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    system="You are a helpful assistant.",  # Separate system field
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
)

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Razonamiento extendido (Claude Opus 4.6)

Solo disponible en el formato Anthropic: 
message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    max_tokens=16000,
    thinking={
        "type": "enabled",
        "budget_tokens": 10000
    },
    messages=[{"role": "user", "content": "Solve this complex problem..."}]
)

# Access thinking process
for block in message.content:
    if block.type == "thinking":
        print(f"Thinking: {block.thinking}")
    elif block.type == "text":
        print(f"Answer: {block.text}")
Ideal para:
  • Funciones específicas de Claude
  • Modo de razonamiento extendido
  • Usuarios del SDK nativo de Anthropic

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Formato Gemini

Formato nativo de la API Gemini de Google para integración con el ecosistema de Google. 
curl "https://api.lemondata.cc/v1beta/models/gemini-2.5-flash:generateContent" \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-lemondata-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{
      "parts": [{"text": "Hello!"}]
    }],
    "systemInstruction": {
      "parts": [{"text": "You are a helpful assistant."}]
    }
  }'

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Transmisión

curl "https://api.lemondata.cc/v1beta/models/gemini-2.5-flash:streamGenerateContent?alt=sse" \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-lemondata-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{"parts": [{"text": "Write a story"}]}]
  }'
Ideal para:
  • Integraciones con Google Cloud
  • Código existente del SDK de Gemini
  • Funciones nativas de Gemini

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Cómo elegir el formato correcto

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Guías de migración

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Desde la API oficial de OpenAI

# Before (OpenAI)
client = OpenAI(api_key="sk-openai-key")

# After (LemonData)
client = OpenAI(
    api_key="sk-lemondata-key",
    base_url="https://api.lemondata.cc/v1"  # Add this line
)
# That's it! Same code works
¡Eso es todo! El mismo código funciona

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Desde la API oficial de Anthropic

# Before (Anthropic)
client = Anthropic(api_key="sk-ant-key")

# After (LemonData)
client = Anthropic(
    api_key="sk-lemondata-key",
    base_url="https://api.lemondata.cc"  # Add this line (no /v1!)
)

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Desde Google AI Studio

# Before (Google)
import google.generativeai as genai
genai.configure(api_key="google-api-key")

# After (LemonData) - Use REST API
import requests

response = requests.post(
    "https://api.lemondata.cc/v1beta/models/gemini-2.5-flash:generateContent",
    headers={"Authorization": "Bearer sk-lemondata-key"},
    json={"contents": [{"parts": [{"text": "Hello"}]}]}
)

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Compatibilidad entre modelos

La magia de LemonData: usa cualquier SDK con cualquier modelo. La pasarela gestiona automáticamente la conversión de formatos.

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Cualquier SDK → Cualquier modelo

# Anthropic SDK with GPT-4o (auto-converts to OpenAI format)
from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(
    api_key="sk-lemondata-key",
    base_url="https://api.lemondata.cc"
)

response = client.messages.create(
    model="gpt-4o",  # ✅ Works! Auto-converted
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]
)

# Same SDK, different models - no code changes
response = client.messages.create(model="gemini-2.5-flash", ...)  # ✅ Works!
response = client.messages.create(model="deepseek-r1", ...)       # ✅ Works!

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OpenAI SDK → Todos los modelos

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.lemondata.cc/v1", api_key="sk-...")

# All these work with the same SDK:
response = client.chat.completions.create(model="gpt-4o", ...)
response = client.chat.completions.create(model="claude-sonnet-4-6", ...)
response = client.chat.completions.create(model="gemini-2.5-flash", ...)

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Comparación por plataforma

PlatformOpenAI FormatAnthropic FormatGemini FormatResponses API
LemonData✅ Todos los modelos✅ Todos los modelos✅ Todos los modelos✅ Todos los modelos
OpenRouter✅ Todos los modelos❌❌❌
Together AI✅ Todos los modelos❌❌❌
Fireworks✅ Todos los modelos❌❌❌
Aunque el uso entre formatos funciona para la mayoría de las funcionalidades, las funciones específicas de cada formato (como el razonamiento extendido de Anthropic) requieren el formato nativo.